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標(biāo)簽 > 卷積
在泛函分析中,卷積、旋積或褶積(英語:Convolution)是通過兩個(gè)函數(shù)f和g生成第三個(gè)函數(shù)的一種數(shù)學(xué)算子,表征函數(shù)f與g經(jīng)過翻轉(zhuǎn)和平移的重疊部分函數(shù)值乘積對重疊長度的積分。
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卷積的定義 卷積是兩個(gè)變量在某范圍內(nèi)相乘后求和的結(jié)果。 如果卷積的變量是序列x(n)和h(n),則卷積的結(jié)果 ,其中星號*表示卷積。 當(dāng)時(shí)序n=0時(shí),序...
2017-11-28 標(biāo)簽:卷積 16.1萬 0
分三個(gè)部分來理解: 1.信號的角度 2.?dāng)?shù)學(xué)家的理解(外行) 3.與多項(xiàng)式的關(guān)系卷積這個(gè)東東是“信號與系統(tǒng)”中論述系統(tǒng)對輸入信號的響應(yīng)而提出的。 ...
我們都知道,卷積核的作用在于特征的抽取,越是大的卷積核尺寸就意味著更大的感受野,當(dāng)然隨之而來的是更多的參數(shù)。
2018-08-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積 2.3萬 0
卷積過程是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最主要的特征。然而卷積過程有比較多的細(xì)節(jié),初學(xué)者常會(huì)有比較多的問題,這篇文章對卷積過程進(jìn)行比較詳細(xì)的解釋。
2019-05-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積 1.8萬 0
大家好,又到了每日學(xué)習(xí)的時(shí)間了,今天咱們來聊一聊數(shù)字信號處理中DFT、DTFT和DFS的關(guān)系,咱們通過幾幅圖來對比,探討一下哦。 很多同學(xué)學(xué)習(xí)了數(shù)字信號...
卷積這個(gè)東東是“信號與系統(tǒng)”中論述系統(tǒng)對輸入信號的響應(yīng)而提出的。因?yàn)槭菍δM信號論述的,所以常常帶有繁瑣的算術(shù)推倒,很簡單的問題的本質(zhì)常常就被一大堆公式...
好啦,看似問題都解決了,目標(biāo)成功達(dá)成。剩下的我們就只需要重復(fù)的進(jìn)行等長卷積+等長卷積+使用一個(gè)size=3和stride=2進(jìn)行maxpooling進(jìn)行...
2019-01-28 標(biāo)簽:濾波器卷積深度學(xué)習(xí) 8665 0
淺談卷積運(yùn)算在數(shù)字信號處理的應(yīng)用與優(yōu)勢
在數(shù)字信號處理當(dāng)中,常用到了運(yùn)算內(nèi)容有:卷積運(yùn)算、差分方程計(jì)算、功率譜密度計(jì)算、復(fù)頻率變換及模數(shù)和數(shù)值轉(zhuǎn)換、矩陣運(yùn)算、對數(shù)指數(shù)運(yùn)算、相關(guān)系數(shù)運(yùn)算、離散傅...
2018-10-29 標(biāo)簽:數(shù)字信號處理FFT卷積 8123 0
探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu):單元/神經(jīng)元、連接/權(quán)重/參數(shù)、偏置項(xiàng)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)幾乎可以在每個(gè)領(lǐng)域幫助我們用創(chuàng)造性的方式解決問題。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識。讀后你將對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有個(gè)大概了解,它是如何工作的?如何創(chuàng)建...
2020-10-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)元 8060 0
什么是離散信號?離散信號與系統(tǒng)的時(shí)域分析,信號與系統(tǒng)電子課件五免費(fèi)下載立即下載
類別:課件下載 2018-08-23 標(biāo)簽:卷積信號與系統(tǒng)離散信號 1519 0
基于注意力機(jī)制和多尺度特征融合的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)立即下載
類別:人工智能 2021-03-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像卷積 1356 0
緊湊的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究綜述立即下載
類別:人工智能 2021-04-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型卷積 1095 0
基于迭代膨脹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與ATT的實(shí)體名識別方法立即下載
類別:人工智能 2021-03-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積識別 1031 0
信號與系統(tǒng)教程之連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的時(shí)域分析立即下載
類別:課件下載 2018-10-29 標(biāo)簽:卷積信號與系統(tǒng)時(shí)域分析 1029 0
“卷積”是信號與系統(tǒng)時(shí)域分析中的一個(gè)重要內(nèi)容。本文對此知識點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的分析和總結(jié),并給出了多道例題及詳細(xì)解答。 (一)常用信號的卷積表 首先,將常用信...
線性系統(tǒng)中,信號只能以乘以一個(gè)常數(shù)之后再相加的方式進(jìn)行組合。例如,一個(gè)信號不能直接乘以另外一個(gè)信號。
2021-05-02 標(biāo)簽:數(shù)字信號處理卷積 1.1萬 0
CNN的十個(gè)特征和實(shí)現(xiàn)圖像識別的步驟
輸入層讀入經(jīng)過規(guī)則化(統(tǒng)一大小)的圖像,每一層的每個(gè)神經(jīng)元將前一層的一組小的局部近鄰的單元作為輸入,也就是局部感受野和權(quán)值共享,神經(jīng)元抽取一些基本的視覺...
2020-08-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積CNN 9970 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在根本性的缺陷解析
經(jīng)過一段漫長時(shí)期的沉寂之后,人工智能正在進(jìn)入一個(gè)蓬勃發(fā)展的新時(shí)期,這主要得益于深度學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近年來取得的長足發(fā)展。更準(zhǔn)確地說,人們對深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生...
2020-07-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積計(jì)算機(jī)視覺 7290 1
提交 卷積操作的維度計(jì)算是定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重要問題,在使用如PyTorch、Tensorflow等深度學(xué)習(xí)框架搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候,對每一層輸入的維度和...
圖像語義分割是圖像處理和是機(jī)器視覺技術(shù)中關(guān)于圖像理解的重要任務(wù)。語義分割即是對圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行分類,確定每個(gè)點(diǎn)的類別,從而進(jìn)行區(qū)域劃分,為了能夠幫...
基于FPGA的高速卷積的硬件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)
在數(shù)字信號處理領(lǐng)域,離散時(shí)間系統(tǒng)的輸出響應(yīng),可以直接由輸入信號與系統(tǒng)單位沖激響應(yīng)的離散卷積得到。離散卷積在電子通信領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,是工程應(yīng)用的基礎(chǔ)。如果直
本文主要啟發(fā)來源SIGIR2018的這篇綜述性slides《Deep Learning for Matching in Search and Recom...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的七個(gè)注意事項(xiàng)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的七個(gè)注意事項(xiàng)
2020-08-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法卷積 3971 0
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